0 引言
交通强国建设对交通运输领域数字化转型、智能化升级提出了更高要求。2019年9月19日，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》[1]，提出“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合”。2021年2月24日，中共中央、国务院印发了《国家综合立体交通网规划纲要》[2]，提出“推进交通基础设施数字化、网联化，提升交通运输智慧发展水平”，明确要求“2035年交通基础设施数字化率达到90%”。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，交通运输部相继印发了《数字交通发展规划纲要》[3]《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》[4]《数字交通“十四五”发展规划》[5]等系列政策文件，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑。
发达国家普遍重视数字孪生在交通领域的应用与发展。美国智能交通系统联合计划办公室于2020年发布了《智能交通系统战略规划2020—2025》[8]，加速智能交通运输系统（Intelligent Transportation System, ITS）技术普及，应用数字孪生等技术提高交通安全性、移动性和运输效率。美国联邦公路管理局依托自动公路系统（Automate Highway Systems, AHS）[9]，开展了广泛的车路协同、自动驾驶、数字孪生等新技术应用探索。美国得克萨斯州交通局在超大型高速公路系统管理中采用数字孪生技术[10]，要求所有新建桥梁项目采用数字孪生进行数字化交付。英国致力于打造国家级数字孪生体，出台了《英国国家数字孪生体原则》[11]，统一各独立行业开发数字孪生体的标准，促进孪生体之间数据安全高效共享，整合数据资源并充分释放其价值。伦敦M25号高速公路的项目管理中运用了数字孪生技术，实时感知公路运营状态，通过自适应限速调节有效减少高速公路拥堵。德国在工业4.0平台中大力推广数字孪生应用[12]。法国将数字孪生技术运用到了高速公路信息查询系统中，实时掌握巴黎高速公路网的交通流量随季节发生的变化[13]。意大利在自动化公交车系统中运用了数字孪生仿真推演，分析得出公交车辆行驶、停车位置的最优解。奥地利萨尔茨堡市基于数字孪生设计开发了智慧交通管理系统，准确感知道路上的车辆数量、速度，进而进行针对性的优化，避免受到德国旅游交通流的冲击。日本DOCOMO、Comware、Infronia Holding等企业[13]开展联合研究并引入了“数字孪生道路管理”理念，通过人工智能检测路面裂缝，预测道路资产的老化，计算得出最佳修复时机。
对比发达国家，我国公路建设与改扩建仍处于快速发展阶段，受益于国内数字经济、交通强国建设、交通新基建的政策红利，国内数字孪生应用与发展迅速。长安大学、东南大学、同济大学、武汉理工大学等高校[14⇓-16]，围绕数字孪生公路自动驾驶、车路协同测试、全息隧道管控、道路数字化养护等应用中的关键技术开展了持续研究。蜀道集团、山东高速、浙江交投等行业龙头企业[17⇓-19]在智慧高速建设中，聚焦收费站、跨海大桥、全息路口、特长隧道、服务区等业务对象，开展了广泛的技术验证与试点示范，并已初具规模。受益于丰富的依托工程和应用载体，我国在公路交通数字孪生技术研发、工程应用与规模化推广等方面已经由跟跑、并跑向部分领跑转变，但也存在缺少专业软件、芯片与高端设备受制于人、关键技术仍存在“卡脖子”现象等问题。
目前，国内外研究人员与交通运输企业围绕公路交通数字孪生应用开展了广泛的技术研究与试点应用，已初具成效，但仍存在以下亟待解决的问题：①缺少符合公路交通数字孪生场景与业务特征的基础理论研究；②针对公路交通管理与服务中的具体业务，数字孪生技术应用场景与价值分析不足；③支撑公路交通数字孪生应用实施的体系架构与关键技术亟待深化梳理；④缺少理论研究与案例实践的持续迭代，尚未形成“认识—实践—再认识—再实践”的可持续发展路径。
针对以上问题，论文围绕公路交通数字孪生基础理论、体系架构、关键技术与案例实践展开研究。在分析交通强国建设对公路数字化转型升级要求的基础上，对公路交通数字孪生的内涵、外延、特征和定义等基础理论进行研究；结合数字孪生技术前沿，给出适用公路交通场景的数字孪生平台架构和关键技术体系参考；理论联系实践，对国内公路交通数字孪生典型应用案例进行分析与评价；分析公路交通数字孪生面临的发展挑战与技术瓶颈，对公路交通数字孪生技术可持续发展提出建议。
1 交通强国建设视域下数字化转型要求
交通强国建设和交通新基建的加速部署，对行业数字化转型提出了明确要求。2019年以来，中共中央、国务院、交通运输部等围绕行业数字化转型升级发布了系列文件，如表1所示。
表1 交通数字化相关政策文件 |
| 发文时间 | 文件名称 | 发文机构 | 相关内容 |
|---|---|---|---|
| 2019-07-25 | 《数字交通发展规划 纲要》 | 交通运输部 | 加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑 |
| 2019-09-19 | 《交通强国建设纲要》 | 中共中央、 国务院 | 大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合 |
| 2019-12-09 | 《推进综合交通大数据发展行动纲要 （2020—2025）》 | 交通运输部 | 推动各类交通运输基础设施、运载工具数字孪生技术研发，加快交通运输各领域建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）技术创新，形成具有自主知识产权的应用产品 |
| 2020-08-06 | 《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》 | 交通运输部 | 到2035年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑 |
| 2021-02-24 | 《国家综合立体交通网规划纲要》 | 中共中央、 国务院 | 推进交通基础设施数字化、网联化，提升交通运输智慧发展水平，并在2035年发展目标中明确要求“交通基础设施数字化率达到90%” |
| 2021-03-13 | 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 | 十三届全国 人大四次会议 表决通过 | 第五篇“加快数字化发展 建设数字中国”：以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，探索建设数字孪生城市 |
| 2021-08-25 | 《关于科技创新驱动加快建设交通强国的 意见》 | 交通运输部、 科学技术部 | 推动基础设施数字化、网联化，实现重点领域交通感知网络全覆盖。推动交通基础设施装配化、工业化、标准化和数字化发展，促进智慧工地技术研发与应用，加快建筑信息模型（BIM）技术自主创新应用 |
| 2021-10-25 | 《数字交通“十四五” 发展规划》 | 交通运输部 | 到2025年，数字交通体系深入推进，“一脑、五网、两体系”的发展格局基本建成，交通新基建取得重要进展，行业数字化、网络化、智能化水平显著提升，有力支撑交通运输行业高质量发展和交通强国建设 |
| 2022-01-12 | 《“十四五”数字经济 发展规划》 | 国务院 | 展望2035年，数字经济发展基础、产业体系发展水平位居世界前列。加快推进能源、交通运输、水利、物流、环保等领域基础设施数字化改造 |
| 2022-01-16 | 《交通强国建设评价 指标体系》 | 交通运输部 | 围绕“安全、便捷、高效、绿色、经济”，从“基本特征、评价维度、评价指标”三级设置20项评价指标。其中指标14为“综合交通智慧化水平”，用于反映交通基础设施、交通装备、运输服务和交通管理智能化水平以及系统的智慧化发展程度 |
| 2022-01-24 | 《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》 | 交通运输部、科学技术部 | 提升区域综合交通网络智能化协同管控水平，构建形成数字化、网络化、智能化、绿色化的综合交通运输系统。开展基础设施智能化检测、数字化诊断、标准化评估、快速化处置技术与装备研发，开发基于建筑信息模型（BIM）和北斗的交通基础设施智慧管养系统 |
| 2022-03-10 | 《“十四五”交通领域 科技创新规划》 | 交通运输部、科学技术部 | 专栏2“交通基础设施数字化工程”：攻克新一代基础设施精细化感知、数字孪生系统等关键技术 |
| 2022-07-04 | 《国家公路网规划》 | 国家发展改革委、 交通运输部 | 不断提高国家公路数字化、网联化水平，持续增强“建管养运”统筹和全寿命周期管理能力。与运输服务网、信息网、能源网等融合更加紧密，数字化转型迈出坚实步伐，基本实现运行管理智能化和出行场景数字化。统筹国家公路与新型基础设施建设。推动国家公路全要素全周期数字化转型，实现数据资源一体化管理，强化数据动态采集、更新、共享，推动与建筑信息模型、路网感知网络同步规划建设，将采集信息基础设施纳入公路工程统一规划建设 |
| 2023-02-27 | 《数字中国建设整体 布局规划》 | 中共中央、 国务院 | 建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。到2025年，数字中国建设取得重要进展，到2035年，数字化发展水平进入世界前列。推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用 |
表2 交通强国试点任务中数字孪生相关任务 |
| 批准日期 | 试点单位或行政区 | 试点任务中相关内容 |
|---|---|---|
| 2020-08-24 | 深圳市 | 以全要素、全周期数字化为基础，以BIM模型为核心载体，打造机荷高速公路数字孪生体，建立智慧化建设运营管理平台，实时诊断物理实体状态，实现对建管养运全过程的“可知、可测、可控”，提升高快速路建设管理的数字化智慧化水平 |
| 2020-09-07 | 大连海事大学 | 通过1~2年时间，形成港口复杂多源异构数据转换与集成、智能多模感知与大数据分析、数字孪生系统构建技术、智能调度与决策方法等系列研究成果 |
| 2020-10-31 | 中国邮政集团有限公司 | 推进数字化基础设施建设。探索构建与邮政实物网实时映射的数字孪生网络 |
| 2021-06-04 | 国家能源投资集团有限责任公司 | 煤炭码头全流程设备远程集控技术研发与应用：开展远程遥控、智能生产、数字孪生等科研攻关 |
| 2021-06-21 | 交通运输部天津水运工程科学研究院 | 通过3~5年时间，悬浮隧道流固耦合模拟、数字孪生平台等研发取得显著进展 |
| 2020-10-16 | 山西省 | 建设车路协同测试路段。在测试区域建设5G通信网、多源数据融合的边云协同平台、基础设施数字孪生系统等 |
| 2021-08-16 | 东南大学 | 构建基于数字孪生和人工智能的养护决策多目标优化方法。通过3~5年时间，建成交通基础设施数字孪生运维系统 |
| 2021-10-06 | 长安大学 | 力争在智能感知路面材料研发、公路运输数字孪生技术研究等方面取得突破性进展。在公路交通能源自洽效率提升、绿色智慧公路科研平台培育、公路运输数字孪生体系核心关键技术等重点领域取得系统研究成果 |
| 2021-10-03 | 交通运输部公路科学研究院 | 通过3~5年时间，公路基础设施建设与养护一体化管理平台、高速公路设施设备数字孪生平台、智慧出行大数据应用平台研究基本完成 |
在交通强国试点建设的统一部署下，不同单位分别围绕数字孪生技术在高速公路、车路协同、养护决策、公路运输、设施设备等领域的应用，开展了不同程度的探索，持续推动交通数字孪生理论完善、落地实践与应用创新。
2 公路交通数字孪生的内涵、外延与定义
解决好认识问题是数字孪生技术公路交通应用与创新的基础，在对公路交通数字孪生内涵、外延分析的基础上，梳理公路交通数字孪生的技术、功能与效果特征，给出公路交通数字孪生的定义，并对公路交通BIM、公路交通信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）、公路交通数字化等相近概念进行辨析。
2.1 公路交通数字孪生的内涵与外延
内涵是指一个事物区别于其他事物的属性的总和，是一个事物特有的特征特点属性的总和。外延指的是这一类事物共有的属性的数量或范围。公路交通数字孪生是数字孪生技术在公路交通场景中的具体应用，其内涵与外延如图1所示。公路交通场景中物理实体与虚拟实体之间的“精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动和模型支撑”是公路交通数字孪生最本质的属性表达。分析“公路交通数字孪生”的外延：首先，公路交通数字孪生是一种数字化技术，是一种实现物理与赛博空间交互映射的通用赋能技术[22]；进一步，公路交通数字孪生是一种“模拟择优、持续改进”的方法论[23]，是一种利用数字化技术认识和改造世界的方法论[24]；再进一步，公路交通数字孪生还是一种发展模式，是一种支持公路行业数字化转型升级的发展模式[25-26]，是交通新基建的一部分。
2.2 公路交通数字孪生的特征分析
公路交通涉及的对象包括人、车、路、环境4类要素，结合公路交通业务对象和数字孪生技术特征，对公路交通数字孪生的技术、功能和效果特征进行分析，如图2所示。技术特征是公路交通数字孪生区别于其他技术的本质体现。公路交通数字孪生的技术特征主要包括[27⇓-29]：精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动、模型支撑、软件定义。技术特征决定了要有相应的系统功能作为服务实现的支撑，公路交通数字孪生的功能特征主要包括[22]：描述、诊断、预测、决策、控制。结合公路交通的“基础设施、载运装备、管理和服务”4类重点业务，在交通强国建设视域下，公路交通数字孪生的效果特征主要体现为：数字表达、映射互动、先知先觉、价值赋能、持续改进。
2.3 公路交通数字孪生的定义
2.4 公路交通数字孪生相近概念辨析
公路交通数字孪生与公路BIM、公路数字化、交通仿真、CPS技术有着很多相关性。下面结合公路交通数字孪生定义、内涵、外延与特征分析，对相近概念进行辨析。
1）公路交通数字孪生与公路BIM。如图3（a）所示，基础设施是公路交通场景的要素之一，公路BIM是公路交通数字孪生的子集，是退化到只有“描述”功能的公路交通数字孪生的实现。BIM是公路交通数字孪生的关键技术之一，公路BIM同时也是公路交通数字孪生的重要组成部分之一。
2）公路交通数字孪生与交通仿真。交通仿真是支撑公路交通数字孪生规律推演、仿真预测的关键技术之一，如图3（b）所示，但不能简单地认为交通仿真就是交通数字孪生。交通仿真更加关注公路交通场景中载运工具的运行规律，即交通系统“人、车、路、环境”四要素中“车”的运行。
3）公路交通数字孪生与公路数字化。公路交通数字孪生是公路数字化的关键赋能技术之一，是公路数字化的技术子集，如图3（c）所示。公路交通数字孪生有助于更好地实现公路数字化转型升级，但并不是所有的公路数字化都是通过数字孪生技术实现。
4）公路交通数字孪生与交通CPS。公路交通数字孪生与交通CPS有着较大的共同属性，如图3（d）所示，交通CPS是依据交通场景中物理对象的确定规律和完整机理来预测虚拟对象的未来，通常针对确定性问题；公路交通数字孪生则可以依据不完整的信息和不明确的机理，通过大数据和机器学习等技术来预感未来，还包括一些对不确定性问题的分析。
3 公路交通数字孪生应用需求、体系架构与关键技术
在理解公路交通数字孪生“是什么”的基础上，还需进一步分析公路交通数字孪生的应用需求、典型场景和价值，回答公路交通数字孪生“为什么”和“怎么做”两个问题。
3.1 公路交通数字孪生的应用需求
公路通常为线状工程，投资额度大、建设要求高、涉及专业广、服役周期长、运维责任重，信息化手段在公路交通管理与服务中的应用不断深化，并在交通新基建加速部署背景下呈现新的特征。
1）公路交通涉及“人、车、路、环境”要素，全要素管理需要新的技术。公路交通场景中包括了道路几何线形、桥梁/隧道结构设施、交通管控信息、车辆运行状况、气象环境信息、机电信息系统等多种要素，“人、车、路、环境”四要素数字化表达与关联关系刻画需要新的数字化技术手段。
2）线状工程数据体量大、专业复杂度高，人本化管理需要直观的管理方式。公路为典型的线状工程，里程通常达到十几、几十甚至上百公里，这就导致公路交通数字化涉及的数据体量通常较大，数据组织、场景理解与数字建模难度较大。道路、桥梁、隧道等典型公路基础设施结构差异性较大，涉及路线、结构、地质、机电、交安、景观、通信等多个专业，“精细管理和精心服务”对管理人员的专业能力要求较高，亟需符合线状工程特征和易于理解的可视化管理方式。
3）传统信息化难以适应智慧高速、车路协同、自动驾驶等新业务的需求。在交通新基建背景下，信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施加速布局，智慧高速、车路协同、自动驾驶、能源自洽服务区等新基建成果不断涌现，传统数字化手段难以适应交通新基建的精准感知、精确计算、精细管理与精心服务的需求。
4）ETC门架、智能道钉等新型感知终端数据需要新的数字空间表达方式。公路交通场景中毫米波雷达、激光雷达、智能道钉、ETC门架、红外摄像机、高清摄像头、物联传感器等新型感知设备带来了海量多源异构数据，BIM、GIS等数字表达方式难以直接承载时变数据的集成，需要分析数据类型及数据特征，研究适配新型感知终端数据特征的数字化表达方法。
5）复杂交通问题难以复现，缺少支持模拟择优、持续改进的数字化基础。交通场景中往往存在受时空限制而在现实世界中无法观察和控制的事物和现象，变化太快或太慢的过程，以及有危险性、破坏性和对环境有危害的实验，自动驾驶系统安全评估、综合立体交通网规划评估与优化、应急响应预案优化、安全生产事故溯源、交通碳排放碳中和验证、桥隧结构变形预警等复杂交通问题的分析与解决，亟需支持模拟择优、持续改进的数字化基础。
3.2 公路交通数字孪生的应用价值
立足公路交通“精准感知、精确计算、精细管理与精心服务”的总要求，梳理公路交通数字孪生的典型应用场景、业务目标、已有方案存在的痛点问题和数字孪生应用价值，如表3所示。
表3 公路交通数字孪生典型应用场景 |
| 应用场景 | 业务目标 | 痛点问题 | 数字孪生价值 |
|---|---|---|---|
| 智慧高速 | 安全、通畅 | 难以实现全要素实时管理 | 全要素管理，精准化管控、可视化呈现 |
| 智慧停车场 | 提高停车效率 | 车位状态感知难、人工引导成本高 | 空余车位实时感知，停车引导智能高效 |
| 全息路口 | 按需授时 | 绿信比与车流量不匹配 | 路段级通行效率提升，特种车辆优先保畅 |
| 隧道运营安全管控 | 安全、通畅 | 事故发现不及时、应急处置效率不高 | 提升异常事件检测、应急处置联动效率 |
| 隧道视觉诱导系统 | 提升驾驶安全性 | 设置效果难以动态满足司机安全驾驶要求 | 提升驾驶员视角驾驶安全性 |
| 桥梁健康检测 | 桥梁结构安全 | 隐式结构隐患发现困难 | 及时发现问题，提升服役性能，延长桥梁寿命 |
| 自动驾驶测试 | 提升安全性 | 复杂驾驶场景难以再现与测试 | 提供可复现、可重复的海量测试用例 |
| 机电设施远程管控 | 减少人力成本 | 边远地区巡查与维修成本高 | 提升远程管控能力，减少人力成本 |
| 车路协同监控 | 提升通行效率 | 车辆与设施通讯要求高、交互复杂 | 提升车路协同的效率 |
| 全息治超站 | 缩短治超过程 | 人工管理成本高 | 缩短治超检测与处置时间，减少人力成本 |
| 能源自冶服务区 | 支持能耗监测 | 碳排放与碳中和要素实时感知与计算复杂 | 提升“双碳”核算的科学性 |
| 饱和交通量公路改扩建 | 边施工边运营 | 交通拥堵、交通事件频发及应急处置困难 | 减少拥堵，提升应急处置效率 |
| 两客一危全时监管 | 远程监管难 | 存在感知盲区，异常预警难 | 行车全过程监管 |
结合公路交通数字孪生应用场景与需求分析结果，对行业管理部门、行业相关企业、交通从业人员、交通参与者等不同主体应用数字孪生的价值进行分析，如表4所示。行业管理部门应用数字孪生的价值主要体现在支持“行业高质量发展”，行业相关企业应用数字孪生的价值主要体现在“降本增效提质”和“提升研发与持续改进能力”，行业从业人员应用数字孪生的价值主要体现在“掌握提升工作效能的工具”，交通参与者应用数字孪生的价值主要体现在“全过程的信息服务”。
表4 不同主体应用公路交通数字孪生的价值 |
| 主体 | 行业管理部门 | 行业相关企业 | 交通从业人员 | 交通参与者 |
|---|---|---|---|---|
| 核心 价值 | 保障有力、行业高质量发展 | 盈利、降本增效提质、具备持续改进能力 | 提升工作效能的工具 | 人民满意：出行服务、运输服务 |
| 具体 应用 价值 | 区域综合交通规划与优化、重要公路交通基础设施全生命周期管理、区域综合交通运输网运行监测与应急协同处置、行业安全生产全过程风险评估与隐患排查、行业节能减排监测与核算、线状基础设施远程巡查与交通非现场执法等 | 公路交通基础设施建设与全生命周期管理、重要公路基础设施智慧运维、公路机电设施智慧运维、自动驾驶车辆虚拟测试、车路协同系统虚拟测试、新型载运工具研发与生产、重点载运工具监管等 | 复杂交通问题的分析与解决、交通科普/文化/职业教育、公路交通基础设施远程巡检工具、非现场执法系统 | 全过程出行信息服务、全过程运输信息服务、交通科普教育 |
3.3 公路交通数字孪生体系架构
由图5可以看出，系统自下而上共有7层，分别为物理层、感知层、数据层、模型层、推演层、功能层、应用层。
1）物理层主要包括公路交通场景中的物理实体及其关联关系，包括公路基础设施、运行车辆、交通参与者、交通环境及其关联关系等要素，这些对象既是数字孪生需要精准映射的关键要素，又是数字孪生管理与服务的主体。
2）感知层是利用各类物联感知设备对物理层的对象及其变化进行实时状态感知，涉及的感知设备包括高清视频监控相机、毫米波雷达、激光雷达、北斗定位、手机信令、车载定位终端设备、路侧物联传感设备、路侧气象监测设备、电子不停车收费（Electronic Toll Collection, ETC）门架、智能道钉、交通诱导智能终端等，主要目的是对公路交通场景中的动态数据进行采集。
3）数据层主要负责对物理层对象的动静态数据进行汇聚、融合与处理，孪生数据库是数据层的核心，涉及数据分类、数据组织、数据存储、数据清洗、多源数据时空标定、统计分析、大数据分析、正则分析、非结构化数据结构化等。
4）模型层主要负责公路交通数字孪生场景中规律的建模和知识的抽象，支撑公路数字孪生构建与应用的几何、物理和行为模型。
5）推演层主要负责基于感知数据与各类模型进行快速的仿真推演与演化分析，服务于上层数字孪生的功能实现与用户个性化预测分析，包括在线数据驱动的场景仿真、动态演化分析、要素关联分析、交通仿真分析、概率分析、大数据异常感知、预测推演、动态演化、多种方案比选、预操作评价与验证、管控方案优化反馈等，也可基于模型及规律生成模块化推演结果与数据，封装后供功能层调用。
6）功能层主要负责公路交通数字孪生描述、诊断、预测、决策、控制等5项基本功能的实现，进而支撑上层应用。
7）应用层支撑公路交通数字孪生的具体应用，包括远程运维、车联网、自动驾驶测试、智慧公路、运载工具研制与优化、综合交通规划与优化等。
3.4 公路交通数字孪生系统功能
在完成公路交通数字孪生系统架构设计的基础上，对数字孪生系统功能进行设计。功能层共包括描述、诊断、预测、决策、控制等5项基本功能，其逻辑关系如图6所示。在每一个时间步长，描述功能实现对真实公路交通场景及其变化的数字化表达；通过外场监测终端对真实场景中“人、车、路、环境”状态进行感知、评价与诊断，及时发现异常状态；针对异常状态，结合用户业务需求和数字孪生模型，开展实体要素运行状态的预测与处置方案比选；基于预测结果，对公路交通业务管理与服务进行辅助决策；联动外场控制终端，对决策结果进行控制，实现业务的管理与服务，并更新状态，进入下一个时间步长。
在实现系统基本功能的基础上，结合具体的孪生场景和业务需求，通过模块化组合与功能扩展，形成支持业务层的应用功能。部分应用功能如图7所示。
公路交通数字孪生构建起在数字空间三维表达的数字底座，业务功能会因由二维到三维的升维变化带来应用功能的变化，这一变化也必将进一步驱动业务模式的变化，以支持数字孪生技术“降本增效提质”核心价值的落地实现。
3.5 公路交通数字孪生关键技术体系
数字孪生系统功能的实现需要关键技术支撑，从公路交通数字孪生平台基本功能实现的角度，对数字孪生构建与应用涉及的关键技术进行梳理，如图8所示。
1）与“描述”功能实现相关的关键技术包括：BIM、GIS、倾斜摄影、激光扫描、点云重建、新型测绘、计算机图形学、计算机可视化、VR/AR等，用于支持公路交通数字孪生的场景构建与模型表达。
2）“诊断”用于感知真实交通场景中的状态及变化，并基于规则快速研判其状态是否异常，涉及的关键技术包括物联网、机器学习、深度学习、知识图谱、大数据分析、计算机视觉、边缘计算、分布式网络、5G通信、无人机检测等。
3）“预测”是在洞察的基础上对各要素未来一段时间的状态或行为进行推演，这一功能的实现依赖于人工智能、大数据、交通仿真、有限元分析、动力学仿真、数值分析、云计算、概率统计等关键技术。
4）“决策”是基于数据与模型预测结果，结合业务需要，提供辅助决策的方案支撑，这一功能的实现涉及人工智能、知识图谱、专家系统、最优化、人性化服务、博弈论、人因工程等关键技术。
5）“控制”是将决策的结果反馈回真实场景中，并更新数字孪生场景，实现虚实双向更新迭代。这一功能实现涉及人机交互、远程控制、机电控制、物联网（Internet of Things, IoT）、区块链、嵌入式、网络安全等关键技术。每个功能涉及的关键技术之间往往存在交叉，以上关键技术共同构建起公路交通数字孪生系统实现的技术体系。
4 公路交通数字孪生典型案例分析
下面结合公路交通数字孪生的理论研究与架构分析，对智慧公路、全息路口、全息隧道等数字孪生在公路交通中的典型应用案例进行分析和评价，推动“认识—实践—再认识—再实践”的持续迭代。
4.1 典型案例
4.1.1 南京机场高速公路数字孪生收费站
收费站业务场景中，以数字化仿真、分析诊断、学习预测、决策自治等收费站运营管理可视化为目标，通过静态场景建模、动态数据融合、状态交互映射、态势仿真推演，开发面向高速公路管理的实时数字孪生业务系统，如图10所示，支持直接在虚拟世界中对各类异常事件进行“演练”，从而判断对高速路口通行效率的影响，辅助管理者作出更优的决策，并为准自由流收费提供了新的路径。
4.1.2 基于数字孪生的智慧公路一体化决策与分析平台
4.1.3 成宜高速“数字平行世界”
蜀道集团四川数字联合阿里云公司，在成宜高速通过毫秒级数字孪生技术打造了“数字平行世界”[17⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-41]，如图12所示，包括全面感知系统、精准时空系统、交通云控平台等3个部分，对真实高速公路场景中“人、车、路、环境”动静态信息进行实时还原、历史回放与预测推演。鉴于多云雾的特殊通行环境，全线布设273套雷视融合感知设备以及各类气象感知设备，对高速公路上人、车、环境等对象进行全天候、全过程精准感知。采集全程高精地图，布设北斗高精定位基站，实现全程高精定位及精准同步。汇聚高速公路时空数据、感知数据、业务数据，通过大数据计算，为交通管理和运营服务提供融合计算、仿真预测、辅助决策、车路协同的能力支撑。如图12所示，通过成宜高速“数字平行世界”的应用，实现了车辆轨迹还原精度大于98%，位置误差小于50分米；快速识别20余类交通事件，救援时间较之前缩短50%；通过主动交通管控，车辆通行效率提升了10%，交通事故发生概率降低了30%。
4.1.4 数字孪生杭州湾跨海大桥
如图13所示，通过数字孪生杭州湾跨海大桥的管控应用，实现了实时流量、事件图文、北斗导航、通阻状况、处置进展、实时车流轨迹等要素“一张图”展示，能够在10秒内完成从智能发现、策略匹配到发布的全过程，实现全桥“车道级”的精准交通诱导服务。通过大桥交通事件检测系统，实现应急调度处置的全流程信息化管理。以2022年上半年数据统计为例，杭州湾跨海大桥事故发生率同比下降16.4%，二次事故率同比下降66%，事件检测发现率达99%，施救力量抵达现场时间缩短至20分钟以内。
4.1.5 诸暨市东二环全息路口
东二环全息路口投入使用后，南北向车流量较大时绿灯配时逐步增加，绿信比从33%提升到60%；东西向车流较少，则以相位周期运行，减少绿灯空放时间。针对平峰期和高峰期的通行效率，引入了路段线性绿波优化，车辆平峰期行程时间平均压缩了30%，因信号灯所导致的停车次数减少了2次以上；而在高峰期内，车辆的行程时间则压缩了20%左右。
4.1.6 嘉善县国省道公路数字孪生建养应用
320国道嘉善段数字孪生应用实现了“孪生公路”场景下对工程建设全过程的精细化管理、智慧化管控，包括：施工过程人员高精度定位轨迹管理，做到现场人员精细化管理、安全异常智能检测；实时监测温度、湿度、噪声、PM2.5、PM10、气压、总悬浮微粒（Total Suspended Particulate, TSP）、风速、风向等公路环境数据，支持基于阈值判定的异常自动预警；通过圈定公路现场作业红线范围，自动设计最优施工组织方案并进行三维呈现，实现“高效、直观、立体”的施工组织等。
4.1.7 京德高速交通流时空特性数字孪生系统
京德高速公路交通流时空特性数字孪生系统的主要应用效果包括：整体环境仿真、路况和车辆实时监控呈现、整体交通情况监控、车辆运行监控、对“两客一危”及12吨以上货运车辆等重点和特种车辆的实时跟踪定位再现、道路路况（气象类预警、事件类预警）和车辆违章（车辆超速、长时间占用应急车道、车辆压线等）预警展示、交通事件历史回放等。
4.1.8 济南零碳服务区数字孪生智慧管控系统
如图17所示，零碳智慧管控系统包含了光伏、储能、微网、照明、暖通空调和污水处理等所有间接碳排放源数据，实现了碳排放数据互通和集中管理，在满足服务区内用户舒适度要求的同时，保证服务区可持续碳中和目标的稳定实现。经测算，济南东服务区零碳服务区运行后，年均碳减排约3 400吨，已远超建成前年均2 300余吨的二氧化碳排放量，可以实现零碳运营，标志着济南东服务区成为国内首个实现自我中和的“零碳服务区”，在全国具有示范意义。
4.1.9 大连路隧道实景数字孪生智能管控应用
如图18所示，隧道实景数字孪生智能管控系统支持大连路44路枪机、4路球机视频流的三维融合，并汇聚风机、照明、广播、信号灯、流量监测等物联传感数据，支持隧道保畅、事故救援、设施管理、应急响应等业务应用。通过隧道实景数字孪生智能管控系统开发与应用，解决了传统分镜头监控画面碎片化、缺乏关联性问题，实现大范围连续区域的整体变化态势掌握；实现隧道自动化视频巡查，降低了人工现场巡查与球机手柄巡检的工作量；实现隧道物联传感数据的三维集成，提升了应急事件的快速发现和二三维联动响应能力。
4.1.10 大梁山隧道视觉引导系统数字孪生驾驶安全评价
本文研究团队联合浙江高运公司，依托浙南大梁山隧道，开展隧道视觉引导系统数字孪生行车安全管控应用。以提升驾驶员隧道行车安全性为目标，构建隧道全线视觉引导系统的数字孪生场景，开展基于虚拟驾驶的隧道视觉引导系统安全识认性评价，形成定量与定性结合的安全识认性评价方法，给出视觉引导系统优化建议，提高司乘人员出行体验，保证车辆行驶安全。图19为大梁山隧道视觉引导系统数字孪生水幕柔性拦截效果示例。
如图19所示，在采集大梁山隧道全景数据的基础上，结合设计图纸构建隧道主体结构与视觉引导实体要素BIM参数化模型，开发了隧道视觉引导系统数字孪生管控系统，包括水幕预警、隧道内灯光引导、隧道口灯光提示、隧道灯光管理、驾驶漫游、设备信息可视化、设备管理巡检等功能，实现了视觉引导系统设计方案对比、视觉引导系统动态演化分析、视觉引导系统异常状态监测、虚拟驾驶视觉引导系统评估、应急事件柔性拦截联动响应等具体应用。
4.2 典型案例应用效果分析
数字孪生场景中数据连接是双向的、在线的，这是区分是否为数字孪生的标准之一。针对公路交通不同场景的数字孪生应用案例，采用实现的功能作为公路交通数字孪生应用效果评价的依据之一，包括描述、诊断、预测、决策、控制等5个等级。这5个等级并不是完全递进的关系，具体应用中可以包括其中的一种或几种功能。从功能特征的角度对以上典型应用案例进行对比分析，结果如表5所示。
表5 典型案例的功能特征 |
| 序号 | 案例 | 描述 | 诊断 | 预测 | 决策 | 控制 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 南京机场高速公路数字孪生 收费站 | √ | √ | √ | √ | |
| 2 | 基于数字孪生的智慧公路一体化决策与分析平台 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 3 | 成宜高速“数字平行世界” | √ | √ | √ | √ | √ |
| 4 | 数字孪生杭州湾跨海大桥 | √ | √ | √ | √ | |
| 5 | 诸暨市东二环全息路口 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 6 | 嘉善县“公路数字孪生建养”应用 | √ | √ | |||
| 7 | 京德高速交通流时空特性数字 孪生系统 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 8 | 济南零碳服务区数字孪生智慧 管控系统 | √ | √ | √ | ||
| 9 | 大连路隧道实景数字孪生智能 管控应用 | √ | √ | √ | ||
| 10 | 大梁山隧道视觉引导系统数字 孪生驾驶安全评价 | √ | √ | √ | √ | √ |
表6 典型案例的技术特征 |
| 序号 | 案例 | 虚实映射 | 双向互动 | 模拟择优 | 模型表达 | 软件承载 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 南京机场高速公路数字孪生 收费站 | √ | √ | √ | √ | |
| 2 | 基于数字孪生的智慧公路 一体化决策与分析平台 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 3 | 成宜高速“数字平行世界” | √ | √ | √ | √ | |
| 4 | 数字孪生杭州湾跨海大桥 | √ | √ | √ | √ | |
| 5 | 诸暨市东二环全息路口 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 6 | 嘉善县“公路数字孪生建养” 应用 | √ | √ | √ | ||
| 7 | 京德高速交通流时空特性数字孪生系统 | √ | √ | √ | √ | |
| 8 | 济南零碳服务区数字孪生智慧管控系统 | √ | √ | √ | ||
| 9 | 大连路隧道实景数字孪生智能管控应用 | √ | √ | √ | ||
| 10 | 大梁山隧道视觉引导系统数字孪生驾驶安全评价 | √ | √ | √ | √ |
由表6可知，所有案例都实现了虚实映射、模型表达和软件承载的效果。在虚实映射方面，区别在于是对静态对象、慢变量还是快变量的映射。只有“诸暨市东二环全息路口”是以二维顶视图进行模型表达，大多数案例都是以三维模型对重点场景进行可视化表达，并结合GIS数据对宏、中观场景进行表达，这也是数字孪生直观可视的典型优势之一。数字孪生应用实效的差异性主要体现在对“双向互动”和“模拟择优”两个特征的实现上。绝大多数案例都实现了对真实场景的数据获取和态势感知，但大多仍停留在场景和数据的可视化上，未能做到基于感知数据将管控策略和决策结果反馈回真实交通场景中，并更新虚拟场景。对于“模拟择优”的实现程度也体现了数字孪生应用的差异性，少数案例实现了一定程度的仿真推演和模拟择优，而在线数据与仿真模拟脱节是目前数字孪生落地实施的痛点之一。
5 公路交通数字孪生发展挑战与技术瓶颈
5.1 公路交通数字孪生发展挑战
目前，公路交通数字孪生的理论研究、技术发展和推广应用仍面临诸多挑战，主要体现在以下4个方面。
1）缺少虚实间有效性验证。公路交通数字孪生应用的基础是虚实映射准确、响应及时、仿真准确、预测可靠、迭代有序，这些效果的实现需要通过大量历史与运行数据对其有效性进行验证，在准确复盘的基础上才能进行可靠的预测与推演。
2）系统融合与兼容性挑战。一方面，公路交通数字孪生通常包括多个子系统，多系统之间需要融合共生；另一方面，公路交通数字孪生还需要与已有的信息化系统兼容，在数据格式、接口方式、使用模式等方面都存在诸多挑战。
3）实践案例数量和深度不足。目前公路交通数字孪生的实践均为关键技术类试点，单点强而全局弱、科技创新多而落地实效少，示范案例的数量和质量均有待提升，亟需形成实践与理论研究的良性交互迭代与螺旋上升。
4）企业主体盈利模式不明。作为公路交通数字孪生应用的重要主体，企业应用数字孪生的最大价值体现在“研发能力和持续改进能力的提升”，但这一价值体现是隐性的，如何平衡企业短期盈利、长期高质量发展的需求，形成盈利清晰的应用模式，也是目前数字孪生行业应用面临的重要挑战之一。
除此之外，公路交通数字孪生研究与应用中还存在安全漏洞、隐私保护、技术标准化、组织文化、数据困难、建模标准、人才不足等诸多挑战。
5.2 公路交通数字孪生技术瓶颈
1）在线数据驱动的仿真模拟。目前公路交通场景的模拟推演往往通过仿真工具离线实现，在线感知数据与模拟仿真相互脱节，仿真结果难以反映并响应真实场景的快速变化，亟需设计合理的接口，封装常用或通用仿真模块、过程或结果，突破在线数据驱动的场景仿真与快速反馈等关键技术。
2）交通要素关联关系描述。公路交通场景中“人、车、路、环境”四要素并不是孤立的，不同要素之间关联关系的描述需要通过模型属性、交互设计和几何表达来实现，这部分工作没有现成的方法可以借鉴，是公路交通数字孪生构建中亟待突破的关键问题之一。
3）场景定制化与功能模块化。当前数字孪生系统功能往往通过定制开发实现，解决方案针对性强、可推广性弱，进而导致开发量大、成本高。如何分解公路交通的典型场景，解耦场景构建与功能实现，实现场景定制化、功能模块化集成是公路交通数字孪生实用与推广的关键瓶颈之一。
4）模拟择优功能化实现。已有的公路交通数字孪生应用能够实现对场景建模、感知、识别、行为复现，但应用实效往往停留在可视化展示或与业务逻辑的浅结合，未能较好地体现数字孪生“模拟择优”的技术特征。如何功能化实现“模拟择优”特征是公路交通数字孪生可持续发展必须解决的关键技术问题之一。
除此之外，还存在自动化建模、语义建模、多尺度要素集成、多变量表达等亟待突破的技术。突破以上技术瓶颈将有助于公路交通数字孪生的落地应用与规模化推广。
6 结论与建议
交通强国建设对公路交通数字化转型、智能化升级提出了更高要求。本文围绕公路交通数字孪生的理论与实践展开研究，得出以下主要结论。
1）公路交通数字孪生的核心内涵是“人、车、路、环境”虚实要素的精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动和模型支撑。
2）公路交通数字孪生的核心价值是通过数字还原和数字建模支持公路交通管理与服务中的“降本增效提质”目标的实现，并形成“模拟择优与持续改进”的数字化基础。
3）公路交通数字孪生平台可参考“物理层、感知层、数据层、模型层、推演层、功能层、应用层”的体系架构，可以更好地支撑数字孪生“描述、诊断、预测、决策、控制”基本功能的实现。
4）目前公路交通数字孪生的多数案例都实现了对真实场景的数据获取和态势感知，但大多仍停留在场景和数据的可视化程度，在“双向互动”和“模拟择优”方面与行业期待仍有明显差距。
综合以上，对公路交通数字孪生应用与发展提出以下建议。
1）强化理论研究，构建理论体系。立足交通运输行业现状与需求，结合数字孪生理论演化，强化公路交通数字孪生理论基础研究，构建公路交通数字孪生理论体系，推动行业形成理论与实践层面的普遍共识。
2）优化技术架构，突破关键技术。结合目前主流数字孪生技术系统与架构，结合公路交通场景多要素协同共融特点，形成公路交通数字孪生的经典架构与体系，突破体系架构上的关键技术，推动公路交通数字孪生构建与应用技术创新。
3）实效目标驱动，拓展案例实践。理论与实践需要相互促进、共同发展，选择更多的交通运行场景，确定具体的实效应用目标，开展更多更深入的示范实践与方案验证，形成理论与实践的良性互动和螺旋上升。
4）注重成本效益，优化价值链条。注重公路交通数字孪生应用的成本效益比，明确企业应用数字孪生的盈利模式，不开展没有业务实效的技术应用，立足企业核心价值打造，优化交通数字孪生的价值链条，形成有实效、能盈利、可推广的公路交通数字孪生应用解决方案。
下一步的研究工作将围绕公路交通数字空间表达要素目录体系梳理、公路数字孪生建模规范构建、隧道数字孪生应急管控全过程示范等具体内容展开。
